分析者のためのデータ解釈学入門 の商品レビュー

江崎貴裕(著者)

2024/08/03

お勉強のための本としては
かなり気軽で、読むための負荷がほとんどかからない良い本でした。このシリーズ揃えたいな〜

2023/10/22

『データ解釈学』
網羅性★★★★★
分析方法★★★★★
解釈　　★★★★

【購読動機】
目的に沿うデータを取得、集計し、解釈をするシーンがあります。他社のIR資料を理解するもその一つです。こうした業務を重ねるなかで「解釈」という行為の幅の広さを再認識することになりました。
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【本書の特徴】
データを集計、分析する領域に関心ある人向けです。目的別にデータ集計、分析手法の紹介があります。また、そのメリット、デメリットの記述もあります。冒頭にあるとおり、網羅性が高い書籍です。
一方で、わたくしのようにデータを分析する手法よりも、解釈のやり方に課題、関心があるひとには少し難易度が高いかもしれません。
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【学べたこと】
私が観察するデータ群には、大きく２つの種類にわかれます。サンプル点数が比較的多いものと少ないものです。
データ群が多い場合には、分布図を観察することの有益性を認識することができました。
また、異常値がある場合は、含めた場合と除去した場合の２種比較をすることの意義も学べました。
＜データ分析。主な目的とデザイン＞
１） データ記述・探索
特徴の強さ・特筆性を明るくすること。
２） 予測
目的変数を設定→予測モデリングの構築をすること。
３） 因果推論
目的変数と説明変数の関係性の強弱を明るくすること。
＜因果関係を判定するための基準＞
１） 頑強性
２） 一貫性
３） 特異性
４） 時間制
５） 用量反応関係
６） 妥当性
７） 整合性
８） 実験の有無
９） 類似性
＜さいごに＞
例えば、１つの事象（不具合含む）を観察したときに、それが過去の事象と比較して、３）特異性なのか？９）類似性があることなのか？を区別することで、その後の解決に向けての解釈の展開が合理的になるすことを理解できます。
また、事実を並列にするときに、推理小説のように４）時間別にプロットすることの有効性も理解できます。
学生時代に統計学を避け、別の科目を取得したことを思い出しつつ、書を閉じました。。。

2023/09/18

モデルのパートなど、入門書にしては難しく感じるところもありましたが、広く浅く、とりあえずデータ分析についてざっと知りたい人に向いていると思います。
データの解釈という点でもう少し踏み込んだ内容を期待していましたが、第３部で基本的なことに軽く触れていた程度でした。

2023/09/15

統計学を学び直したいと思い立ち、入門編として購入。統計学の基礎からデータ分析まで広く浅く、分かり易くまとまっており、大枠の理解を深めることが出来た。次はより専門的な本に着手していきたい。

2023/03/23

統計手法の解説ではなく、統計をとる／読む上での注意点、どのような手法を取るべきか／避けるべきか、が書いてある本。
統計の教科書は山ほどあるが、こういう当たり前と言えば当たり前のことをまとめて書いてある本は無かったと思う。例がわかりやすく、ほぼ数式なしで伝えたいことを伝える。著者頭良い。面白かった。統計の技法を学びたい人は、他の教科書を読むべし。

2023/01/22

データ分析の実務の際に気をつけなければいけない点が抑えられており、一通り実務をやったあとに読むとあるあるがよくまとまっているなあと感じさせられます。
他方で(そこが本丸でもないかと思いますが)統計学の教科書的な部分の記載は薄く、教科書は別で読み込んだ上での参考書としての位置づけとして使うのが適切な本かと思います。

2021/12/07

・データ分析に必要な考え方や定義を基礎から学べるので、初学者から見て良い本だった
・詳細は別の本が必要と思われる

2021/09/12

データ分析の入門書として良かった。データの準備段階におけるサンプリングの話から一通りの基本的な分析手法の説明、よくある解釈間違いまで丁寧に説明されていて、学び直しとしては良かった。また、データ分析の専門家でなくても教養として知っておくとよい話ばかりだった。
平均や中央値の説明までするのはさすがに入門すぎる気もするが。
ただあくまで入門書レベルではあるので、中級編や実践編がほしいと思った。
あとデータ解釈学というタイトルが適切かは謎。[データ分析者のための統計学とデータ処理入門]という感じ。

2021/08/24

これからデータ分析やデータ利用を漠然と考えていて、かつ分析手法などを学ぶことに抵抗感がない人にオススメの本だと思います

改めて、俯瞰して分析全体を見ることができたので自分が抜けている部分や理解していた部分を整理できたのは良かったです。

ここを入り口に実際の統計分析やプログラミングなどを学ぶと、これからのデータ活用に役立つと思います

2021/08/08

データを見て、データから情報を読み取るための考え方を学ぶ本。

データ分析を行っている人にとっては既知な内容も多いとは思うが、知っておくべき内容がまとめられている。

データの解釈については、学術的な要素ではなく経験則的な内容であり、体系だった書籍は珍しく、
備忘録的な役割も含め、データ分析者としては誰もが一冊持っておいても良いと言える内容。